无线传感器网络定位算法matlab代码

基于RSSI和模拟退火粒子群优化算法的无线传感器网络定位算法的matlab实现

%将接收信号强度转化为距离 
%发射信号经衰减到达接收端根据接收信号的强弱计算T-R距离 
 
%接收功率Pr本应由实际测量而得 
%但在没有实验设备的情况下也可以利用假定的未知节点得出模拟测量值 
%方法为:根据假定的未知节点位置各信标节点得到精确的接收功率 
%在此基础上加上高斯随机变量作为环境干扰将此接收功率作为Pr的测量值 
%再将Pr的测量值作为RSSI来求出T-R距离 
 
%将区域划分为若干个邻的三角形将信标节点分别置于三角形的顶点 
%也可以说是将传感器节点随意但尽量均匀地投放在区域中经过自身定位后作为信标节点 
%未知节点向周围发射定位信号各信标节点接收后利用RSSI测距算法得到它们距未知节点的距离 
%从这些距离中选取三个最小的距离将其对应的信标节点作为选定信标节点 
%以保证未知节点在选定信标节点构成的三角形内部 
%以下程序中的T-R距离都指的是选定信标节点与未知节点的距离 
 
function [r] = Distance（da） 
 
    PtW = 10e3; %单位是W 
    Pt = 10*log10（PtW）; %单位是dB 
    f = 9e8; %载频单位是Hz 
    n = 2; %路径损耗指数 
    d0 = 20; %近地参考距离单位是m 
    %d = 100*sqrt（13） %选定信标节点与未知节点之间的精确T-R距离单位是m 
    c = 3*10^8; %光速单位是m/s 
    lamda = c/f; %波长单位是m 
    Gt = 1;Gr = 1;L = 1; %Gt为发射天线增益;Gr为接收天线增益;L为与传播无关的系统损耗因子（不小于1） 
 
    %PL0为近地参考距离的路径损耗 
    %PrW = PtW*Gt*Gr*lamida^2/（（4*pi）^2*d0^2*L） %单位是W 
    %PL0 = 10*log10（Pt/Pr） %单位是dB 
    PL0 = -10*log10（Gt*Gr*lamda^2/（（4*pi）^2*d0^2*L））; %单位是dB 
    Pr0 = Pt-PL0; %单位是dB 
 
    %PL为精确T-R距离的路径损耗;Pr为信标节点的接收功率 
    PL = PL0+10*n*log10（d/d0）; %单位是dB 
    Pr = Pt - PL; %单位是dB 
    PrW = 10^（Pr/10）; %单位是W 
     
    %RSSI为接收信号强度指示此处为包含高斯随机变量的接收功率 
    %Xn为零均值的高斯分布随机变量标准差为cigema 
    %PrG为加上高斯随机变量的接收功率利用它来模拟接收功率的测量值单位是dB 
    cigema = 11.8; %单位是dB 
    N = 5e3; 
    Xn = normrnd（0cigemaN1）; 
    X = mean（Xn）; %均值 
    PrG = Pr+X; %单位是dB 
    PrGW = 10^（PrG/10）; %单位是W 
    RSSI = PrGW; %单位是W 
     
    %r为求出的T-R距离;a为参数随距离范围而改变 
    %RSSI ＝ a*（1/r）^2 
    %a = 7; %在所选信标节点的距离范围内经反复测试此参数较为合适 
    r = 1/sqrt（RSSI/a）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        2165  2017-08-28 10:02  基于RSSI和模拟退火粒子群优化算法的无线传感器网络定位算法\Distance.m
     文件        1806  2017-08-31 15:00  基于RSSI和模拟退火粒子群优化算法的无线传感器网络定位算法\SAPSO.m
     文件        1834  2017-08-27 15:27  基于RSSI和模拟退火粒子群优化算法的无线传感器网络定位算法\Triangle.m
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